現今AI
人工智能技術已經深入到金融行業的很多應用場景。例如智能投顧、智能客服，為金融客戶提供智能化資產配置與管理的建議;通過大數據精準營銷，提高銷售的成功率及滿意度;通過面部識別、指紋識別、聲紋識別等加強放貸及支付的風險管控。
我們可以舉幾個例子來說明一下:
1、人臉識別技術
2、大數據預警
我們所說的傳統金融互聯網化，意義主要在于減少中間環節、降低交易成本、擴大金融服務范圍、提高金融服務質量等方面。而
區塊鏈技術的嵌入，很重要的一方面就在于重構信用的形成機制。
舉例來說，當我們申請貸款時，需要提供相應的信用信息，這就需要依靠銀行、保險或征信機構所記錄的相應信息數據。但其中難免存在信息不完整、數據不準確、使用成本高等問題，比如電子憑證、電子票據(如收入證明、資產證明)等易被篡改，不能鑒定憑證形成的真實時間等。
區塊鏈的用處在于依靠程序算法確認并記錄相關信息，并存儲于所有關聯節點之上，信息透明、篡改難度高、使用成本低。
因此，信用信息的獲取和評估不再依賴銀行、征信公司等某一個中介機構提供的信用證明，貸款機構通過調取區塊鏈上已有的相應信息即可進行信用核實。
從技術角度來說，即是借由區塊鏈的節點通訊與共識機制，將信用數據的記錄，存儲，傳遞，核實等操作通過程序化操作，廣播至區塊鏈網絡中的所有參與節點，并將這份由各個節點共同認可的信用信息存儲與區塊鏈上每一個節點，形成信用，便于隨時獲取。相較于傳統的信用形成方式，不僅可以省去大量的人力、中介成本，而且所記錄的信用信息也更為完整、難以造假。
另外，除了前面提到的例子，對于目前的金融行業而言，無論是各銀行間還是銀行本的身業務流程中，針對那些交易時滯、欺詐和操作風險等場景痛點，都可以基于區塊鏈安全透明、多方確認、不可篡改等特性探索更為適合的技術方案。
麥肯錫在 2016 年 5 月份的其報告《區塊鏈 - 銀行業游戲規則的顛覆者》中指出，"對銀行高管調研顯示，約有一半的高管認為三年內區塊鏈將產生實質性影響， 一些人甚至認為 18 個月內就會發生"，而在我們看來，通過前面的技術預研和探索，2017 年會是區塊鏈技術廣泛落地的元年，我們也將快速推進業務場景的試點實施，積極投資布局，發揮區塊鏈技術的效力。
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